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1、 第 24 卷第 4 期2005年 7月 食 品 与 生 物 技 术 学 报Journal of Food Science and Biotechnology Vol.24 No.4Jul.2005 文章编号:1673-1689(2005)04-0031-07 收稿日期:2004-11-15;修回日期:2005-02-01.基金项目:江苏省自然科学基金资助项目(BK-2003021)资助课题.作者简介:张成燕(1976-),女,江苏金湖人,助理工程师,生物化工专业硕士研究生.利用代谢网络模型和线性规划法在线预测谷氨酸发酵中产物浓度张成燕1,郜 培1,段作营1,毛忠贵1,史仲平1,2(1.江南大
2、学 生物工程学院,江苏 无锡 214036;2.江南大学 工业生物技术教育部重点实验室,江苏 无锡 214036)摘 要:在好氧型的谷氨酸发酵实验中发现,溶解氧(DO)对发酵性能有很大的影响,谷氨酸的生成方式也因此有很大不同:较低的 DO 水平能够延长产酸期、提高谷氨酸的最终浓度,但是代谢副产物)乳酸也有较大程度的积蓄;而 DO 水平过高,虽然代谢副产物不会生成积蓄,但菌体消亡过快导致产酸期缩短、谷氨酸的最终浓度降低.同时,谷氨酸的生成方式与发酵过程中摄氧率(OUR)和 CO2的释放率(CER)有着非常紧密的关联.作者利用代谢网络模型并结合使用线性规划优化法,通过在线测定 OUR 和 CER,
3、比较准确地在线推定出发酵过程中谷氨酸的质量浓度变化.与传统的非构造式动力学模型相比,上述预测方法具有建模简单、模型物理意义明确、通用性能好等优点,为后续过程的在线控制和优化提供一种全新和有效的途径.关键词:代谢网络;谷氨酸发酵;数学模型;线性规划;在线预测中图分类号:TQ 922.1文献标识码:AOn-Line Prediction of Product Concentrations in Glutamate FermentationUsing Metabolic Network Model and Linear ProgrammingZHANG Cheng-yan1,GAO Pei1,DUA
4、N Zuo-ying1,MAO Zhong-gui1,SHI Zhong-ping1,2(1.School of Biotechnology,Southern Yangtze University,Wuxi 214036,China;2.Key Laboratory of IndustrialBiotechnology,Ministry of Education,Southern Yangtze University,Wuxi 214036,China)Abstract:T he experimental data showed that,in aerobic glutamate fermen
5、tation with strain C.glutamicum S9114,glutamate produced in different ways with different patterns of O2uptakerate(OUR),CO2evolution rate(CER)and by-products accumulation at different dissolvedoxygen(DO)levels:glutamate productioncould be prolonged but withhigherlactateaccumulation at a lower DO lev
6、el;while glutamate production stopped at low concentration levelwith a quick decline of both OUR and CER when controlling DO at a higher level.In this study,a metabolic network model combined with the linear programming optimization was used to on-line predict the glutamate production under differen
7、t DO levels,with only OUR and CER be on-line measured.T he results indicated the power and advantages of the metabolic network modelover the traditional unstructured dynamic models,in terms of easy parameter identification,clearbiochemical interpreting of data,as well as prediction performance.T he
8、proposed methodsupplies a novel and alternative way for on-line control and optimization of fermentationprocesses.Keywords:metabolicnetwork;glutamatefermentation;mathematicalmodel;linearprogramming;on-line prediction 要实现发酵过程的控制和优化,就必须建立准确有效的数学模型.一般来说,发酵过程的数学模型有 3 类.一类是非构造式的动力学模型(Unstruc-tured Model)
9、.它是描述发酵过程特征和本质的、最常见的、使用最广泛的数学模型.在非构造式的动力学模型中,状态变量通常是一些反映生物量和化学量的浓度,如菌体浓度、底物浓度、代谢产物浓度等等,可以用以发酵时间为独立变量的常微分方程(组)的形式来表示.许多常见的细胞增殖和代谢产物生成模型,如 Monod 增殖模型、Luedeking-Piret产物生成模型就属于此类.非构造式模型的缺点有两个:1)模型参数的数量多,而且其物理意义也不十分明确,求解模型参数是一个非常复杂和困难的过程;2)模型及其参数是根据离线测量数据求解和计算得到的,它不能实时适应和把握环境因子、发酵条件、发酵批次等出现的变化和漂移,即由于发酵过程
10、的时变特性,模型的通用能力有限.另一类是基于时间序列数据的黑箱性质的模型,这种模型考虑的仅仅是发酵过程的表观动力学特性,而根本不考虑过程的本质和各类反应的机理和机制.有两种黑箱性质的模型最常见、也应用得最为广泛:一种是基于过程状态变量和操作变量时间序列数据的线性自回归平均移动模型;另一种则是所谓的人工神经网络模型.其中,人工神经网络模型在发酵过程的建模中应用得比较广泛.人工神经网络模型的最大缺点就是它需要大量的实验数据来对神经网络进行学习和训练,否则模型将很难具有通用能力.另外,模型本身不具有任何明确的物理和化学意义.最后一类模型就是建立在人类经验和知识基础上的所谓模糊逻辑定性模型.这类模型的
11、预测精度和通用能力完全取决于人们对于发酵过程特性的知识积累,需要建立大量、有效的模糊规则和模糊成员函数,而上述规则和函数的建立是一个非常费时费力的过程.20 世纪 90 年代初,代谢(流)网络模型和技术开始出现.代谢(流)网络模型克服了传统建模方法中参数意义不明,输入输出关系难以解释等缺点,充分利用了现存的生物化学的知识和理论,具有通用性强、模型物理意义明确、建模相对容易等特点.代谢网络模型广泛应用于分析代谢网络的流量分配信息、确定代谢网络的流量分配关系、寻找目的产物流向中的颈瓶所在、和计算最大理论产量等方面.但是,由于代谢网络模型一般是由几十、上百个的代谢流的线性方程式组成的,直接用来计算求
12、解发酵过程状态变量的经时变化,乃至用于过程的控制和优化有很大的困难,因此迄今为止,代谢网络模型的研究和应用几乎全部停留在分析发酵过程在不同阶段的代谢流分布,为过程的离线优化和调控提供依据和数据等方面 1 3,主要是用来在线判断发酵过程所处的阶段和状态 4,为是否采取在线控制措施,如是否添加基质、是否中断发酵等提供依据.代谢(流)网络模型虽然含有大量的代谢流的物质平衡方程式,但每一步反应都有明确的物理化学意义,且都被既存的生物化学理论所证实并被人们所公认.因此,建模过程本身并不复杂,而且模型的通用能力应该很强.建立代谢网络模型的目的之一就是利用可测状态变量的(生成或消耗)速度来求解不可测的、着眼
13、物质的反应(生成或消耗)速度,从而为在线推定目的物质的浓度曲线以及过程的控制和优化提供可靠的情报和依据.通常,要根据特定的系统和对象和某些假定,对发酵过程所涉及到的所有反应和代谢途径进行合理的简化和合并,对代谢网络模型实施简化处理以利于计算.作者以谷氨酸发酵过程为对象,通过在线测定两个最常见、最易测量的状态变量速度参数)摄氧率(OUR)和 CO2的释放率(CER),利用所建立的代谢网络模型在线推定不同操作条件下的谷氨酸的浓度-时间曲线,尝试发酵过程建模的一种新模式.1 材料与方法1.1 菌种谷氨酸棒杆菌 C.glutamicum S9114,作者所在实验室保存菌株.1.2 培养基种子培养基(组
14、分 g/L):C6H12O6#H2O 25,K2HPO41.5,MgSO40.6,MnSO40.005,FeSO432食 品 与 生 物 技 术 学 报 第 24 卷 0.005,玉米浆 25,尿素 2.5(单独灭菌加入).pH 7.0 7.2.发酵培养基(组分 g/L):C6H12O6#H2O 140,K2HPO41.0,MgSO40.6,MnSO40.002,FeSO40.002,硫胺素 5.0 10-5,玉米浆 15,尿素 3.0(单独灭菌加入).pH 7.0 7.2.1.3 发酵和培养条件1.3.1 种子培养条件 从活化斜面接两环于种子培养基中,在 32 e、200 r/min 条件下
15、培养 8 10h,镜检细胞正常无杂菌.1.3.2 发酵及其发酵罐控制条件 发酵在 5 L 发酵罐(BIOTECH-5BG,上海保兴生物设备公司生产)中于 32 e 下进行,实际发酵液量控制在 3.23.4 L 左右.根据需要通过自动调节搅拌转速将溶解氧浓度(DO)控制在 10%50%的水平,罐压保持在0.07 MPa.自动添加质量分数 25%的氨水将pH 值控制在 7.1?0.1 的水平,同时为谷氨酸合成提供氮源,保证整个发酵过程氮源过量和充足.根据需要间歇式地添加质量分数 50%的葡萄糖,将发酵液中的葡萄糖质量浓度控制在 15 g/L 以上.1.4 发酵过程状态参数的分析测定方法使用尾气分析
16、仪(LKM2000A,韩国 Lokas 公司生产)在线测定发酵尾气中 CO2和 O2的分压.将测得的数据进行移动平均滤波处理后,按照文献 3,5 的公式计算OUR=Fin01022 4VpCO2,in-pO2,out pN2,in(1-pO2,out-pCO2,out)(1)CER=Fin0 1022 4VpCO2,out pN2,in(1-pO2,out-pCO2,out)-pCO2,in(2)计算摄氧率(OUR)和 CO2的释放率(CER).其中Fin,V 为进罐气体体积和发酵液体积,pO2,in,pO2,out为 O2的进罐和出罐的气体分压,pCO2,in,pCO2,out为CO2的进罐
17、和出罐的气体分压.其余状态变量全部为离线分析和测定.其中葡萄糖、谷氨酸和乳酸的浓度由 SBA-40B 生物传感仪(山东省科学院生物研究所生产)测定,菌体浓度(OD620)用分光光度计(UV-2100,尤尼柯上海仪器有限公司生产)测定.以灭菌后的初始发酵液为参比液,在 620 nm 波长下测定,少量产生的乙酸(k-m,则代谢网络是一个超定系统,物质平衡的代数方程组的个数大于未知变量(不可测反应速度)的个数,可以用最小二乘法来对34食 品 与 生 物 技 术 学 报 第 24 卷 未知变量(不可测反应速度)进行最优推定:rc=-(AcTAc)-1AcTAmrm.而如果 n k-m,则代谢网络是一个
18、不定系统,物质平衡的代数方程组的个数小于未知变量的个数,理论上未知变量存在着无数个解.在这种情况下,未知变量的求解方法是,以所有的物质平衡方程式(n 个)为约束条件,通过规定一个有关未知变量的线性目标函数,然后利用线性规划法来进行求解计算.本研究中可在线测量的状态参数只有两个:摄氧率(OUR)和 CO2的释放率(CER),即m=2.这时,(n=20)(k-m)=(25-2),代谢网络为一个不定系统,必须通过规定线性目标函数,利用线性规划法来求解计算不可测速度向量 rc.r=(rmT,rcT)TrcT=(r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14
19、,r15,r16,r17,r18,r19,r20,rs,rg,rL)(4)rmT=(rO2,rCO2)线性目标函数的选取方式多种多样,有目的物质生产速度最大的方法、有让整个代谢网络所产生的 ATP 或 NADH 最小的方法、还有让营养物质摄取速度最小的方法等等 9.作者采用的是 NADH生成速度最小的方法,其物理意义就是所谓的细胞经济学的原理和假说,换句话说,细胞要以高效率、最少的 NADH 量来循环再生 ATP 以维持代谢,过量的氧化反应的存在对细胞自身不利 9.这样,代谢网络模型的求解就可以用式(3)来进行定式化,然后再使用 Matlab(Ver.6.5,美国 T he MathWorks
20、 公司产品)软件中的线性规划最优计算程序包/Linprog0来实施计算.Min(NADH 生成速度)=Minr5+r9+r11+r13+0 167r14+r15+2r20限制条件:Amrm+Acrc=0rc(i)0(i=1,k-m)(5)2.3 谷氨酸浓度经时曲线的求解利用可测速度向量 rm和上述线性规划法求解出各个不同时刻的不可测速度向量rc,包括谷氨酸生成速度 r12和葡萄糖消耗速度 r1后,就可以利用Euler 法 10积分求解出各种不同操作条件下的谷氨酸浓度变化曲线以及葡萄糖的消耗量,并与谷氨酸浓度的离线实测值等相比较,以验证代谢网络模型的预测性能和通用能力.P(k)=P(k-1)+M
21、wp r12(k)$T(6)P(0)=P0S(k)=S(k-1)+Mw s r1(k)$T(7)S(0)=S0这里,P、P0、S、S0、k、$T、MWP、MWS分别表示谷氨酸的浓度、谷氨酸的初始浓度(已知或给定)、单位发酵液体积内葡萄糖的消耗量、单位发酵液体积内初始葡萄糖的消耗量(已知或给定)、尾气分析的采样时刻和采样间隔、以及谷氨酸和葡萄糖的相对分子质量.3 结果与讨论3.1 谷氨酸发酵中菌体生长和产物代谢的基本特征图 2 是谷氨酸发酵的典型的模式和特征曲线(DO 被控制在 30%).发酵的前 8 h 为菌体增殖期,细胞快速生长,OUR 和 CER 迅速上升,并在发酵10 h 左右形成一个高
22、峰.进入到产酸期后,菌体不再增殖生长,并逐步死灭,OUR 和 CER 也不断下降.在这期间,谷氨酸开始大量生成和积累,到 20 h左右产酸基本停止.溶解氧(DO)的浓度对于谷氨酸的发酵水平影响很大.图 2 谷氨酸发酵的典型模式和特征曲线Fig.1 Typical time course of glutamate fermentation图 3 是 DO 被分别控制在 10%和 50%时,谷氨酸质量浓度和 OUR 的经时变化曲线.从图 3 可以看出,在菌体增殖期,高溶氧和低溶氧的 OUR 变化趋势不大;而到了产酸期,DO 控制在 10%和 50%时的 OUR 变化和相应谷氨酸生成模式差异巨大.低
23、溶氧(10%)时,OUR 下降速度缓慢,产酸期明显延长,发酵 32 h 谷氨酸质量浓度达到 80 g/L.而高溶氧(50%)条件下,OUR 迅速下降,谷氨酸的生产积累很快停止,发酵 30 h 谷氨酸质量浓度仅为 56g/L.菌体浓度(OD620)和 CER 也显示出同样的下降趋势.同时在低溶氧条件下,代谢副产物乳酸有比较严重的积累,最终质量浓度达 18 g/L 左右.这说明谷氨酸发酵在高溶氧和低溶氧条件下的代谢途径明显不同:溶氧过量条件下,虽然少有代谢副产物的生成和积累,但是可能是由于细胞长期处在35 第 4 期张成燕等:利用代谢网络模型和线性规划法在线预测谷氨酸发酵中产物浓度高溶氧条件下,剧
24、烈的通气和搅拌加剧了菌体的死灭速度和发酵活性的衰减,最终导致产酸能力下降,谷氨酸最终质量浓度停留在很低的水平上.而在较低的 DO(如 10%)下,产酸期的细胞发酵活性可以维持在相对较高的水平上,这点可以从 OUR和 CER 相对缓慢下降的趋势上明显地体现出来.这时,虽然伴随着代谢副产物乳酸的生成,谷氨酸发酵产率在一定程度上下降,但是产酸期明显延长,最终质量浓度明显提高.上述谷氨酸发酵的基本特征和模式为我们提出了两个方面的任务:一是要通过调控 DO,把 DO 实时在线控制在既不产生乳酸等代谢副产物,又能最大程度地维持细胞发酵活性的水平,保证谷氨酸发酵的高产.二是要建立有效的反映谷氨酸质量浓度变化
25、的实时在线模型,以满足发酵过程控制和优化的要求.作者尝试建立以 DO 为控制变量的非构造式动力学模型来拟合离线测定的菌体和谷氨酸质量浓度数据,但发现拟合效果很差.其原因可能有两个:一是非构造式动力学模型根本无法体现和反映各发酵批次间动力学特性出现的波动,即所谓发酵过程的时变性特征;二是实际上也确实无法用几个状态变量和控制变量所构成的常微分方程组来准确地描述谷氨酸发酵的复杂过程.这也是作者试图使用代谢网络模型并结合 OUR 和 CER 的在线数据来预测计算谷氨酸浓度变化曲线和其生产模式的原因所在.图 3 同 DO 条件下的谷氨酸质量浓度和 OUR的经时变化曲线Fig.3 Time courses
26、 of glutamate concentration andOUR at different DO levels3.2 利用代谢网络模型在线推定谷氨酸质量浓度的经时变化根据式(2)所示的代谢网络的(矩阵)模型以及式(3)和式(4)的计算方法,在不同的 DO 条件下(10%和 30%)对谷氨酸质量浓度进行在线推定的结果见图 4(a).实线表示谷氨酸质量浓度的在线推定值,p 和 w表示离线的实际测定结果.当菌体对数增殖期基本结束,即认为发酵已经进入产酸期,取此时的谷氨酸实测质量浓度作为式(4)的积分初始值开始求解计算.代谢网络模型在两种不同的DO 控制条件下的预测值与实测值吻合得非常好.为验证代
27、谢网络模型的通用能力,在另一次发酵实验中对 DO 的控制水平进行了切换.即首先将 DO控制在 10%,当发酵进入产酸期后的第 12 小时,将DO 调高到 30%.代谢网络模型依旧能够比较准确地预测谷氨酸质量浓度,特别是它能够比较准确地反映出谷氨酸质量浓度的变化趋势(见图 4(b).(a)(b)图 4 不同条件下代谢网络模型对谷氨酸质量浓度的预测性能Fig.4 Prediction performance of the metabolic networkmodel3.3 代谢网络模型在识别和判断非正常发酵过程中的应用为继续验证代谢网络模型的通用能力,作者在另一次实验中刻意制造出一次非正常发酵的过
28、程(Failure Run),见图 5.首先将 DO 控制在 30%,当发酵进入产酸期后的第 13 小时,人工调低搅拌转速使 DO 脱离自动控制状态.DO 迅速降低到 0%的极端缺氧水平.由于氧气的极度匮乏,谷氨酸生产根本无法进行.从理论上讲,在此条件下谷氨酸生成速度基本为 0,谷氨酸质量浓度不会变化.当发酵进行到 19 h 后,重新启动 DO 的自动控制并将其控制水平恢复到 30%.这时,尽管细胞经受了 6 h 的极端缺氧状态,发酵活性受到很大的伤害,但是,当提高溶氧水平后,细胞的发酵活性得到了一定程度的恢复,谷氨酸生产依旧应该继续进行.代谢网络36食 品 与 生 物 技 术 学 报 第 2
29、4 卷 模型较好地模拟预测了这一非正常发酵的过程,特别是在 DO 控制水平切换处,模型较好地预测了谷氨酸质量浓度的变化模式.这些结果表明代谢网络模型具有在线判断非正常发酵和识别诊断故障的潜在能力.图 5 利用代谢网络模型判断识别非正常发酵Fig.5 Recognition of failure fermentation using themetabolic network model3.4 利用代谢网络模型在线推定葡萄糖的消耗量利用式(5)计算发酵过程中(单位发酵液体积的)葡萄糖消耗量的变化并与实际值进行比较,可以进一步验证代谢网络模型的可靠性和通用能力.图 6 中实线代表在线预测值,p 和
30、w表示离线的实际测定结果.从图 6 可以看出,两次发酵实验(一次是 DO 控制在 10%的正常发酵,另一次是图 5 所示的非正常发酵)的葡萄糖消耗量的推定值均与实测值基本一致.DO 为 10%的发酵后期,葡萄糖消耗量的推定值与实测值产生了一定的偏差,恰恰反映了该发酵过程有比较严重的代谢副产物)乳酸积蓄这一事实.图 6 利用代谢网络模型推定葡萄糖添加量Fig.6 Prediction of GCA(glucose consumption amountper unit broth volume)using the metabolic net-work model 代谢网络模型能够较好地在线预测谷氨
31、酸发酵过程中谷氨酸质量浓度及其生成模式,但也存在着以下一些问题有待今后解决:1)在使用 Matlab程序包/Linprog0进行线性规划优化计算时,虽然收敛率一般都在 95%以上,但在个别 OUR 和 CER 采样点处却不能收敛,这必然要影响到代谢网络模型的预测精度;2)OUR 和 CER 是仅有的两个独立测量变量,它们的值直接影响到代谢网络模型的预测性能.在 DO 为 50%的发酵实验中,进入到产酸期后,呼吸商 RQ(=CER/OUR)一直保持在 1.0 左右,而其余发酵实验的 RQ 值一般在 0.6 0.8 左右.RQ=1 说明葡萄糖的代谢流几乎全部进入到TCA 循环中,理论上葡萄糖几乎全
32、部转化成 CO2和H2O,而不产生其他代谢产物.但实际上此时确实有谷氨酸的生成和积累,尽管产量较低.通过计算TCA 循环中 A-酮戊二酸以下的几步主要反应速度r13、r14、r15发现,RQ 在 0.6 0.8 左右时,r13、r14、r15的值很小,CO2回补途径r7活跃,进入到TCA 回路的代谢流几乎全部通过反应r12向外溢出,生成谷氨酸,T CA 回路自 A-酮戊二酸以下几乎全部关闭.而当 RQ 在 1.0 左右时,r13、r14、r15的值很大,r12的值很小,TCA 回路全部开通.这在理论上是解释得通的,但却造成谷氨酸的预测值远远小于实际测量值.以上事实说明该代谢网络模型在预测 RQ
33、=1左右的代谢发酵时存在着缺陷.3)该代谢网络模型还不能预测代谢副产物乳酸的生成和积累.从代谢网络上讲,葡萄糖代谢流可以有两条路径进入到TCA 循环中:即 PEP PYR Ac-CoA 的途径和CO2回补途径 r7.乳酸是从 PYR 出发,通过消耗NADH 产生的,它并不参与 NADH 的生成.因此,只要 r5=r6+r7和 r6=r8+r9的关系得到满足,r20可以平衡 NADH 的收支,乳酸生成速度 r8就可以有很大的随意性.为了得到可同时预测谷氨酸和乳酸生成的模型,还必须增加至少一个在线可测量变量作为限制条件,比如说 NH3的消耗速度.NH3既是作为合成谷氨酸的原料,又是中和谷氨酸和乳酸
34、,保持 pH 值恒定的碱液,它与谷氨酸和乳酸的生成直接相关.4 结 论通过在线测定 OUR 和 CER,建立代谢网络模型并用线性规划法进行优化计算,比较准确地在线推定出各种不同发酵条件下的谷氨酸质量浓度及其变化模式.与传统的非构造式动力学模型相比,该方法具有建模简单、模型物理意义明确、通用性能更好等优点,有望为发酵过程的在线控制和优化提供一种全新和有效的途径.(下转第 41 页)37 第 4 期张成燕等:利用代谢网络模型和线性规划法在线预测谷氨酸发酵中产物浓度表 6 L9(34)正交试验结果分析T ab.6 The analysis of result with the orthogonal
35、test of L9(34)培养基编号葡萄糖A酵母膏B磷酸二氢钾 C硫酸镁D菌丝生物量E(n=6)1111118.239 42122216.222 63133316.598 24212321.317 75223122.854 66231218.831 97313226.763 58321317.984 29332129.008 3K 151.060 266.320 655.055 570.102 3K 263.004 257.061 466.548 661.818 0K 373.756 064.438 466.216 355.900 1k18.510 0 11.053 4 9.175 9 11
36、.683 7187.820 4k210.500 7 9.510 2 11.091 410.303 0k312.292 710.739 711.036 1 9.316 7R3.782 7 1.543 2 1.915 5 2.367 03 结 论以裂褶菌为材料进行液体培养基的筛选 5,6,结论如下:裂褶菌对供试碳源都有不同程度的利用,葡萄糖利用率最高,蔗糖和玉米粉利用较差;对供试氮源也有不同程度的利用,酵母膏和黄豆粉的利用率较高,蛋白胨和(NH4)2SO4利用较差.通过L9(34)正交设计试验筛选裂褶菌液体培养基的最适配方是:马铃薯 200 g,麸皮 100 g,葡萄糖 30 g,酵母膏 1 g,
37、KH2PO45 g,MgSO4#7H2O 2.5 g,VB10.1 g,CaCO33 g,H2O 1 L,如果考虑到经济价值等因素,可用黄豆粉代替酵母膏作为氮源,其菌丝生物量不会有较大的下降.参考文献:1 黄年来,杨庆尧,张甫安,等.中国食用菌百科 M.北京:中国农业出版社,1997.119.2 陈文强,邓百万.两种食用菌液体发酵培养基筛选的初步研究 J.氨基酸和生物资源,2000,22(3):22-25.3 林亲雄,陈京元.碳源和氮源对松乳菇菌丝生长的影响 J.食用菌学报,2002,9(1):9-12.4 俞渭江.生物统计附实验设计M.北京:中国农业出版社,1980.14-228.5 赖萍,
38、黄谚谚,林跃鑫.巴西革耳 Lentinus striguellus 深层发酵的研究 J.食品与发酵工业,2002,10(28):35-39.6 李阜棣,何绍江.农业微生物学实验技术 M.北京:中国农业出版社,1996.37-55.(责任编辑:李春丽)(上接第 37 页)参考文献:1 张嗣良.发酵过程多水平问题及其生物反应器装置技术研究J.中国工程科学,2001,3:37-45.2 唐军,蔡水洪,叶勤.克鲁斯假丝酵母分批发酵生产甘油的代谢流分布J.高校化学工程学报,2002,16:58-63.3 Jin S,Ye K,Shimizu K.Metabolic pathway analysis of
39、 recombinant saccharomyces cerevisiae with a galactose-induciblepromotor based on a signal flow model approachJ.J Biosci&Bioeng,1995,80:541-551.4 Takiguchi N,Shimizu H,Shioya S.An on-line physiological state recognition system for the lysine fermentation processbased on a metabolic reaction model J.
40、Biotechnol Bioeng,1997,55:170-181.5 王树青,元英进.生化过程自动化技术M.北京:化学工业出版社,1999.110-113.6 Shimizu H,Takiguchi N,Tanaka H.A maximum production strategy of lysine based on a simplified model derived froma metabolic reaction networkJ.Metabolic Engineering,1999,1:299-308.7 杨艳,陈奎发,李春.谷氨酰胺产生菌 NS611 的代谢流分析J.无锡轻工大学学
41、报,2003,22(2):38-43.8 Park S M,Sinskey A J,Stephanopoulos G.M etabolic and physiological studies of Cory nebacteriumglutamicum mutants J.Biotechnol Bioeng,1997,55:864-879.9 Savinell J M,Palsson B O.Network analysis of intermediary metabolism using linear optimization-I.Development ofmathematical formalism J.JTheor Biol,1992,154:421-454.10 Atkinson K.Elementary numerical analysis M.New York:Wiley&Johnsons,1985.(责任编辑:李春丽)41 第 4 期陈文强等:用 L9(34)正交试验筛选裂褶菌液体培养基